Czech Central Bank’s Bitcoin Bet Delivers Early Findings, Governor Says

bitcoinistPublicado a 2026-04-29Actualizado a 2026-04-29

Aleš Michl, governor of the Czech National Bank, said the institution’s early research suggests a small Bitcoin allocation could improve portfolio returns without materially increasing overall risk. Speaking at the Bitcoin 2026 conference in Las Vegas, Michl framed the finding not as a policy shift or ideological endorsement, but as part of a broader effort to rethink reserve management while maintaining strict monetary discipline.

Michl opened his remarks by acknowledging the unusual nature of the subject. “Today I want to talk about a strange combination, a central bank and Bitcoin,” he said. “Most people do not put these two things together. I do.”

Bitcoin Trial Puts Czech Central Bank In Uncharted Territory

The governor placed the Bitcoin discussion inside the Czech National Bank’s recent macroeconomic record. When he became governor in mid-2022, he said, Czech inflation was close to 20%. At the time, he pledged to bring inflation back to 2% within two years, a target he said the bank achieved through tighter policy rather than “magic.”

“Even before COVID, money was too cheap for too long,” Michl said. “For too long, the system promoted borrowing. For too long the currency, our currency, the Czech koruna, was weakened.”

That experience, he argued, defines his version of conservative central banking: tighter policy for longer, support for saving, and a stronger domestic currency. His rule, stated bluntly, was: “Stay hawkish forever.”

But Michl’s speech moved beyond interest-rate policy into the management of the Czech National Bank’s foreign exchange reserves. The bank oversees about $180 billion in reserves, equivalent to roughly 44% of Czech GDP, which Michl described as among the largest reserve positions in the world relative to the size of the economy. That scale, he said, forces the bank to think carefully about the long-term construction of its portfolio.

Over the past four years, the Czech National Bank increased the share of equities in its portfolio from 15% to 26%. It also raised gold exposure from almost zero to 6%. Michl said the aim was to build a portfolio with higher expected returns than before, lower risk than an all-stock allocation, and even lower risk than an all-bond portfolio.

The next question, he said, was whether the bank could go further. That led to Bitcoin. Michl recalled buying coffee with Bitcoin in Prague about a decade ago, joking that the purchase would now be worth roughly $350. “It was the most expensive coffee of my life,” he said.

Still, he did not minimize Bitcoin’s risk profile. Michl described the asset as highly volatile and said its price could rise substantially or fall to zero. But he argued that the same conceptual risk exists across other assets: stocks can collapse, and bonds can fail. For a reserve manager, the issue is not whether one asset is risky in isolation, but how it behaves inside a diversified portfolio.

That was the central finding of the bank’s new working paper, according to Michl. “This is our model portfolio with 1% in Bitcoin,” he said. “And here comes the interesting part. With 1% in Bitcoin, expected return goes up and overall risk stays about the same in our Czech currency.”

Michl attributed that result to Bitcoin’s low long-term correlation with many traditional assets. Because Bitcoin does not move in the same way as conventional portfolio components, he said, a small allocation may improve the overall risk-return profile. “Return can go up and risk stay about the same,” he said. “That is diversification.”
The Czech National Bank has now created a separate Bitcoin test portfolio. Michl was careful to define its scope: “A test portfolio. Not a revolution. Not a political statement. A test.”

The experiment will run for two years, after which the central bank plans to publish the results and decide what comes next.

At press time, Bitcoin traded at $77,269.

Bitcoin must overcome the 20-week EMA, 1-week chart | Source: BTCUSDT on TradingView.com

Criptos en tendencia

Lecturas Relacionadas

¿1996 o 1999? La primera prueba de Walsh es 'cómo ver la IA'

El nuevo presidente de la Reserva Federal, Wash, enfrenta su primera gran prueba: determinar si el auge actual de la IA se asemeja más al escenario económico de 1996 o al de 1999. Esta decisión definirá la política monetaria y su legado. Por un lado, está la visión optimista, que asemeja a 1996, donde un crecimiento impulsado por ganancias de productividad permitiría a la Fed mantenerse paciente mientras la inflación retrocede. Wash ha mostrado simpatía por esta narrativa, advirtiendo contra el error de sofocar prematuramente un boom de productividad. Por otro lado, la visión cautelosa, similar a 1999, sostiene que la demanda ya se está calentando y esperar datos concluyentes de productividad podría forzar subidas de tasas más agresivas después. Chicago Fed's Goolsbee argumenta que, al ser un boom ampliamente anticipado, la IA podría inflar la demanda antes de materializar la oferta, presionando la inflación. Wash opera en un contexto más difícil que el de Greenspan en los 90, con presión arancelaria, alto déficit fiscal y menos ventajas globales. Un dilema adicional es su deseo de eliminar la "guía anticipada" de la Fed, un mecanismo creado precisamente en 1999 para gestionar expectativas. Si la economía se recalienta, podría verse forzado a usarlo o arriesgar volatilidad en los mercados. La respuesta a la pregunta central —¿1996 o 1999?— resolverá este y otros dilemas.

marsbitHace 1 hora(s)

¿1996 o 1999? La primera prueba de Walsh es 'cómo ver la IA'

marsbitHace 1 hora(s)

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

Resumen del informe del primer trimestre de 2026 sobre Ethereum, por Token Terminal. El reporte destaca una tendencia clave: la cantidad de usuarios activos mensuales (13.2 millones, +53.5%), las transacciones (200.4 millones, +38%) y el rendimiento de la red (25.78 TPS) alcanzaron máximos históricos, mientras que las tarifas de transacción en la capa principal cayeron un 47.9% intertrimestral. Este fenómeno, denominado la "Paradoja de Jevons", sugiere que Ethereum está priorizando deliberadamente la expansión a corto plazo sobre la captura de ingresos inmediatos. La actualización Fusaka, que aumenta la capacidad de datos y reduce el costo del espacio de bloque, es un factor clave. La narrativa central de Ethereum se está desplazando de una cadena de bloques DeFi a una capa de liquidación financiera global. Ethereum mantiene una posición dominante en activos tokenizados, con una capitalización total de $2 billones (-0.7% intertrimestral). Destacan el crecimiento de los fondos tokenizados ($194 mil millones, +4.9%) y las materias primas tokenizadas ($47 mil millones, +60%), reflejando una mayor adopción institucional por parte de entidades como BlackRock y JPMorgan. A pesar de una caída del 30.3% en su capitalización de mercado totalmente diluida, la base de titulares de ETH creció a 292.8 millones. En resumen, Ethereum está sacrificando ingresos a corto plazo para impulsar la adopción, consolidándose como la infraestructura de liquidación preferida para las finanzas tokenizadas, con el objetivo de que una mayor demanda de red compense las tarifas más bajas a largo plazo.

marsbitHace 2 hora(s)

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

marsbitHace 2 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

El CEO de Intel, Chen Lifu, expresó en una entrevista en un podcast su objetivo de multiplicar por diez el valor de la empresa en un plazo de 5 a 10 años. Para lograrlo, está centrando la estrategia en la superación de los límites físicos de la miniaturización de los semiconductores, invirtiendo en tres áreas clave: tecnologías avanzadas de empaquetado como EMIB, nuevos materiales como el nitruro de galio (GaN), carburo de silicio (SiC), fosfuro de indio (InP) y diamante sintético, y sustratos innovadores como el de vidrio. Destacó que la explosión de la IA, especialmente los agentes autónomos y la inferencia, está impulsando una fuerte demanda de CPUs, cambiando la proporción CPU/GPU en servidores. Chen Lifu también defendió la apuesta de Intel por el negocio de fundición (foundry), subrayando que es crucial para la seguridad de la cadena de suministro en EE.UU. y que se basa en generar confianza a través de altos rendimientos y fiabilidad. Reveló detalles de la colaboración Terafab con Elon Musk para construir fábricas de chips y abordar la escasez de capacidad. Reconoció que Intel aún está en una fase de transformación ("gatear"), reconstruyendo equipos y capacidades fundamentales, pero proyecta que su verdadero potencial en mercados como la informática de borde, la IA física y la de agentes comenzará a materializarse hacia 2030-2032. Con una mentalidad de capitalista de riesgo, su meta clara es entregar un retorno de 10x a los accionistas en la próxima década.

marsbitHace 2 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

marsbitHace 2 hora(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

marsbitHace 2 hora(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbitHace 2 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

marsbitHace 5 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

marsbitHace 5 hora(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Qué es $BANK

Bank AI: Un Paso Revolucionario en el Futuro de la Banca Introducción En una era marcada por avances rápidos en tecnología, Bank AI se encuentra en la intersección de la inteligencia artificial (IA) y los servicios bancarios. Este proyecto innovador busca redefinir el panorama financiero, mejorando la eficiencia operativa, las medidas de seguridad y las experiencias del cliente a través del poder de la IA. A medida que iniciamos esta exploración de Bank AI, profundizaremos en lo que implica el proyecto, sus dinámicas operativas, su contexto histórico y los hitos significativos. ¿Qué es Bank AI? En su esencia, Bank AI representa una iniciativa transformadora destinada a integrar la inteligencia artificial en diversas operaciones bancarias. Este proyecto aprovecha las capacidades de la IA para automatizar procesos, mejorar los protocolos de gestión de riesgos y mejorar la interacción con el cliente a través de servicios personalizados. Los objetivos principales de Bank AI incluyen: Automatización de Funciones Bancarias: Al aprovechar las tecnologías de IA, Bank AI tiene como objetivo automatizar tareas rutinarias, reduciendo la carga sobre los recursos humanos y mejorando la eficiencia. Mejora en la Gestión de Riesgos: El proyecto utiliza algoritmos de IA para predecir e identificar riesgos, fortaleciendo las medidas de seguridad contra el fraude y otras amenazas. Personalización de Servicios Bancarios: Bank AI se centra en ofrecer productos y servicios financieros a medida al analizar datos y comportamientos de los clientes. Mejora de la Experiencia del Cliente: La implementación de soluciones impulsadas por IA, como chatbots y asistentes virtuales, tiene como objetivo proporcionar a los usuarios interacciones más humanas, revolucionando la forma en que los clientes se relacionan con los bancos. Con estos objetivos, Bank AI se posiciona como un jugador crucial para hacer que la banca sea más eficiente, segura y centrada en el usuario. ¿Quién es el Creador de Bank AI? Los detalles sobre el creador de Bank AI siguen siendo desconocidos. Como tal, no se ha identificado a ninguna persona u organización específica en la información disponible. El anonimato que rodea el inicio del proyecto plantea preguntas, pero no resta valor a su ambiciosa visión y objetivos. ¿Quiénes son los Inversores de Bank AI? Al igual que con el creador del proyecto, no se ha divulgado información específica sobre los inversores u organizaciones de apoyo de Bank AI. Sin esta información, es difícil delinear el respaldo financiero y el apoyo institucional que podrían estar impulsando el proyecto hacia adelante. No obstante, la importancia de tener una base de inversión sólida es fundamental para sostener el desarrollo en un campo tan innovador. ¿Cómo Funciona Bank AI? Bank AI opera en varios frentes innovadores, centrándose en factores únicos que lo diferencian de los marcos bancarios tradicionales. A continuación se presentan las características operativas clave: Automatización: Al aplicar algoritmos de aprendizaje automático, Bank AI automatiza varios procesos manuales dentro de los bancos. Esto resulta en la reducción de costos operativos y permite a los trabajadores humanos redirigir sus esfuerzos hacia actividades más estratégicas. Gestión Avanzada de Riesgos: La integración de la IA en las prácticas de gestión de riesgos proporciona a los bancos herramientas para predecir con precisión posibles amenazas como el fraude, asegurando que la información y los activos de los clientes permanezcan seguros. Recomendaciones Financieras Personalizadas: A través del aprendizaje continuo a partir de las interacciones con los clientes, los sistemas de IA desarrollan una comprensión matizada de las necesidades del usuario, lo que les permite ofrecer asesoramiento personalizado sobre decisiones financieras. Interacciones Mejoradas con el Cliente: Utilizando chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA, Bank AI permite una experiencia más atractiva para el cliente, permitiendo que los usuarios obtengan respuestas a sus consultas rápidamente, reduciendo así los tiempos de espera y mejorando los niveles de satisfacción. En conjunto, estas características operativas posicionan a Bank AI como un pionero en el sector bancario, estableciendo nuevos estándares para la entrega de servicios y la excelencia operativa. Cronología de Bank AI Entender la trayectoria de Bank AI requiere un vistazo a su contexto histórico. A continuación se muestra una cronología que destaca hitos y desarrollos importantes: Principios de 2010: La conceptualización de la integración de la IA en los servicios bancarios comenzó a ganar atención a medida que las instituciones bancarias reconocían los beneficios potenciales. 2018: Se produjo un aumento notable en la implementación de tecnologías de IA cuando los bancos comenzaron a utilizar herramientas de IA como chatbots para el servicio al cliente básico y sistemas de gestión de riesgos para mejorar la seguridad. 2023: La sofisticación de la IA siguió avanzando, con la introducción de la IA generativa para tareas más complejas como el procesamiento de documentos y el análisis de inversiones en tiempo real. Este año marcó un salto significativo en las capacidades que la tecnología de IA proporcionó a los bancos. 2024-Estado Actual: A partir de este año, Bank AI está en una trayectoria ascendente, con investigaciones y desarrollos en curso que están listos para mejorar aún más las capacidades en las operaciones bancarias. La continua exploración de aplicaciones de IA sugiere desarrollos emocionantes que aún están por venir. Puntos Clave Sobre Bank AI Integración de la IA en la Banca: Bank AI se centra en adoptar la inteligencia artificial para agilizar los procesos bancarios y mejorar las experiencias de los usuarios. Enfoque en Automatización y Gestión de Riesgos: El proyecto enfatiza fuertemente estas áreas, con el objetivo de cambiar la carga de tareas rutinarias mientras se mejoran los marcos de seguridad a través de análisis predictivos. Soluciones Bancarias Personalizadas: Al aprovechar los datos de los clientes, Bank AI permite servicios bancarios a medida que satisfacen las necesidades individuales de los usuarios. Compromiso con el Desarrollo: Bank AI sigue comprometido con los esfuerzos de investigación y desarrollo continuo, asegurando su adaptabilidad y relevancia continua a medida que la tecnología sigue evolucionando. Conclusión En resumen, Bank AI ejemplifica un paso crucial hacia adelante en la industria bancaria, aprovechando la inteligencia artificial para remodelar los paradigmas operativos, mejorar la seguridad y promover la satisfacción del cliente. A pesar de las lagunas en la información sobre el creador y los inversores, los objetivos claros y los mecanismos funcionales de Bank AI proporcionan una sólida base para su evolución continua. A medida que la tecnología de IA sigue avanzando y fusionándose con el sector bancario, Bank AI está bien posicionado para impactar significativamente en el futuro de los servicios financieros, mejorando la forma en que entendemos e interactuamos con la banca.

151 Vistas totalesPublicado en 2024.04.06Actualizado en 2024.12.03

Qué es $BANK

Cómo comprar BANK

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Lorenzo Protocol (BANK) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Lorenzo Protocol (BANK) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Lorenzo Protocol (BANK)Después de comprar tu Lorenzo Protocol (BANK), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Lorenzo Protocol (BANK)Tradear fácilmente con Lorenzo Protocol (BANK) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

581 Vistas totalesPublicado en 2025.05.09Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar BANK

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de BANK (BANK).

活动图片